基于转移概率的PageRank算法研究

发布时间：2016-12-05 12:00

  本文关键词：基础教育资源搜索引擎的排序算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

《暨南大学》 2009年

基于转移概率的PageRank算法研究

张永强  

【摘要】： PageRank算法是Google搜索引擎开发的用于评价网页重要性的一种网页级别排序算法。它用有向图描述网页及其超链接,把用户浏览行为看成为一个Markov随机冲浪模型,并定义极限状态下各网页被访问的概率分布为PageRank值,此PageRank值给出了网页重要性的排序。本文首先介绍了经典的PageRank算法,然后对另一种基于转移概率矩阵的PageRank算法进行了介绍、分析和改进。最后基于对前面两种PageRank算法的比较分析,提出了一种新的基于转移概率矩阵的网页级别算法,即根据网页的原PageRank值与自身出链的数目的比值在链入到该网页的所有网页的PageRank值与自身出链的数目的比值总和所占比例定义转移概率。实验分析表明,以此模型得出的网页排序更具合理性。

【关键词】：
【学位授予单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：O211.62
【目录】：

中文摘要4-5

ABSTRACT5-6

目录6-8

序8-9

第一章 经典PageRank算法9-15

1.1 PageRank算法简介9-11

1.2 Markov链的简单介绍11-13

1.3 PageRank矩阵排序算法13-15

第二章 另一种转移概率矩阵算法15-20

2.1 转移概率矩阵算法的简介15-17

2.2 对该算法计算方法上的改进17-20

2.3 实验分析20

第三章 一种新的概率转移矩阵算法20-26

3.1 新的PageRank算法20-21

3.2 实验设计21-26

3.2.1 第一种试验计算方法22-24

3.2.2 第二种试验方法24-26

3.3 实验分析26

3.4 本章小结26

第四章 总结和展望26-28

主要参考文献28-29

致谢29

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本文编号：205198